全球AI大模型的竞争，正在从“谁更能打”演变为“谁更便宜”。7月30日，OpenAI突然宣布大幅下调GPT-5.6系列两款模型的API调用价格，入门级模型Luna降价幅度达到80%。这是OpenAI在不到一个月内推出的新模型上做出的价格调整——GPT-5.6系列发布于7月10日，满打满算才过了三周。
降价的具体幅度是：GPT-5.6 Luna的输入价格从每百万Token 1美元降至0.2美元，输出价格从6美元降至1.2美元；中端模型Terra同步下调20%，输入降至2美元、输出降至12美元；旗舰模型Sol价格维持不变。
降价之后，Luna的价格已经进入DeepSeek V4的竞争区间。DeepSeek V4专业版价格为输入0.435美元、输出0.87美元/百万Token；DeepSeek V4-Flash更是压到了输入0.14美元、输出0.28美元。OpenAI在降价公告中放出的第三方评测图表显示，全新定价下的Luna在完成同等标准任务时的综合性价比已超过DeepSeek V4 Pro。
这次降价的时间点非常反常。GPT-5.6系列刚发布三周，正常情况下一个模型至少撑半年才调价，OpenAI却选择在7月30日宣布降价。紧接着第二天，DeepSeek V4-Flash正式版API上线公测。业内普遍认为，这次降价是被中国厂商的低价策略逼出来的。
过去数月，企业客户对Token成本快速上涨的抱怨持续累积。当市场出现性能接近但价格大幅降低的替代方案时，整个行业的定价逻辑都受到了冲击。今年3月，OpenAI刚发布GPT-5.4时，输入价格为2.5美元/百万Token。如今GPT-5.6 Luna已降至0.2美元，一款前沿模型从发布到价格大幅下调，仅仅经历了不到4个月。
OpenAI不是唯一降价的厂商。就在一周多前，谷歌推出了价格更低的Gemini 3.6 Flash和3.5 Flash-Lite模型。Anthropic虽然没有直接降价，但将旗下价格最低的Opus 4.8替换为能力更强的Claude 5.0，维持相同价格。
这场价格战背后是两种技术路线的对决。OpenAI代表的是“大力出奇迹”的稠密模型路线，参数全激活，推理成本高；DeepSeek代表的是MoE混合专家架构，用架构创新把算力花在刀刃上。中国开发者依靠强大的工程能力，打造出成本更低、性能几乎不逊色的模型，这与美国企业投入巨额资金推动最前沿技术发展的路径形成鲜明对比。
中美模型差距已从外界普遍认为的6-9个月缩短到3-5个月。中国模型的算力效率比美国领先模型平均高30.4%，头部模型Token均价约为美国的1/4。OpenAI降价之后，Luna的性价比虽然逼近DeepSeek V4，但在价格端仍然无法覆盖后者的成本优势——尤其是在中国模型开源加持下，企业可以免费部署本地版本。
OpenAI只降了中低端产品的价格，旗舰Sol维持原价，甚至推出了更贵的Fast模式（输入10美元、输出60美元/百万Token），以更低延迟提供同等智能水平。这种“经济舱打骨折、头等舱赚利润”的分层策略，说明OpenAI的利润堡垒依然在高端市场。
但问题的根本在于：闭源厂商的商业模式正在被开源模型瓦解。Kimi K3的平均任务成本仅为Claude Fable 5的34%，且开放权重后，第三方可通过量化与推理优化进一步降低部署成本。25家美国科技公司已联名签署公开信，呼吁开放权重AI模型，而OpenAI和Anthropic并未签署。
中美AI大模型的竞争已经进入“性价比”维度。价格战短期看是用户红利，长期看则是行业定价权的转移。
